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基于用户画像的电影推荐系统(重庆大学软酷实训)

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BullentXie/MapleMovie

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MapleMovie

软酷实训_好康的

如果现在的你正在研究这个项目,那么首先,谢谢你浏览我们的网站! 这是一个基于用户画像的电影推荐系统,由我和 ("https://github.com/WenjieOoo") 一起完成。我们将其命名为:枫电影推荐系统(Maple Movie)。本项目的前后端采用json格式的数据进行的交互。其中后端主要采用Java Spring框架,前端主要使用了React框架。 针对于系统的后端,我们使用爬虫从豆瓣上爬取了相关的电影数据,并使用协同过滤算法对用户作出推荐,如下图所示: Image text Image text

更多详细的针对于本项目的后端、爬虫和机器学习方面的介绍,请访问 ("https://github.com/WenjieOoo/Mapleee") 以获得更多的咨询。

然后说说前端,本项目的前端使用了React框架,将导航栏Navbar、电影推荐卡片Movie-box-card和页脚Page-footer做成了3个react组件,其中Movie-box-card组件实现了2层组件间的传值和循环调用,可以直接调用json数组完成组件的渲染。

最后,本项目是重庆大学2016级大数据与软件学院在2019年完成的软酷实习训练内容。如果有哪位学弟或者学妹发现了我们这个项目,欢迎参考! 当然,版权所有,拒绝抄袭哦!

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基于用户画像的电影推荐系统(重庆大学软酷实训)

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